H100·B100·GB200 성능 비교｜엔비디아 차세대 GPU 성능·AI 학습 효율 분석 (2025)
2025년 엔비디아는 H100·B100·GB200 3대 GPU 라인업으로 글로벌 AI 연산 시장의 90% 이상을 장악했습니다. 특히 APEC 경주 회의에서 젠슨 황 CEO가 발표한 한국향 GPU 26만 장 공급은 단순한 판매가 아니라 “국가 단위 AI 실험 생태계 구축”이라는 전략적 의도가 담겨 있었습니다. 이번 글에서는 세대별 기술 진화, 전력 효율, AI 학습 구조, 그리고 한국 주요 산업이 이 GPU를 어떻게 활용할지를 심층 분석합니다.
1️⃣ 세대별 기술 진화와 구조적 차이
엔비디아의 GPU 라인업은 해마다 ‘연산 효율’을 중심으로 진화해 왔습니다. H100은 AI 학습의 초기 황금기를 연 제품으로, 80GB HBM3 메모리를 탑재해 GPT-3와 같은 대형 언어모델(LLM)을 훈련할 수 있게 했습니다. 이후 B100은 192GB HBM3e를 장착하며 메모리 대역폭을 1.7배 향상했고, 전력당 성능 효율도 70% 이상 개선되었습니다. 가장 최신 모델인 GB200은 CPU와 GPU를 단일 패키지로 통합한 ‘Grace-Blackwell 슈퍼칩’으로, AI 학습 및 추론 속도를 획기적으로 끌어올렸습니다.
| 모델 | 아키텍처 | 메모리 | 성능(TFLOPS) | 특징 | 출시연도 |
| H100 | Hopper | 80GB HBM3 | 1,000+ | FP8 연산 지원, 대형 LLM 훈련 | 2023 |
| B100 | Blackwell | 192GB HBM3e | 1,700+ | 전력 효율 1.7배, NVLink 5세대 | 2024 |
| GB200 | Grace-Blackwell | 2×192GB HBM3e | 4,000+ | CPU+GPU 통합, AI 슈퍼컴 엔진 | 2025 |
GB200은 단일 랙 기준으로 1조 개 이상의 파라미터를 동시에 처리할 수 있습니다. AI 학습 속도는 H100 대비 약 5배 빠르며, 전력 효율은 2.3배 개선되어 데이터센터 운영비 절감에도 결정적 역할을 합니다. 즉, 이제 GPU 경쟁은 ‘속도’가 아닌 에너지 효율과 AI 학습 최적화 중심으로 이동한 것입니다.
2️⃣ AI 학습 효율과 전력 최적화 경쟁
AI 모델의 성능은 더 이상 ‘GPU 개수’로 측정되지 않습니다. 대신 GPU당 처리 효율, 전력비용, 냉각 효율이 핵심 지표로 바뀌었습니다. 엔비디아는 GB200에서 FP8 연산과 NVLink 6세대 기술을 적용해 GPU 간 통신 속도를 900GB/s 이상으로 확장시켰습니다. 이는 기존 서버 클러스터보다 5배 이상 빠른 속도로 학습 데이터를 주고받을 수 있음을 의미합니다.
- H100 → B100 : FP8 연산 지원으로 학습 효율 1.7배 향상
- B100 → GB200 : NVLink 6세대 통신으로 연결 효율 5배 개선
- GB200 : 냉각 효율 25% 향상, 전력 대비 학습 성능 2.3배 상승
또한, GB200은 수냉식 냉각 시스템을 기본 탑재하여 데이터센터의 에너지 낭비를 최소화하고 있습니다. 삼성전자·SK하이닉스·네이버클라우드가 이 GPU를 도입한 이유도 단순한 연산 성능이 아니라 전력 효율 기반의 지속 가능한 AI 운영이 가능하기 때문입니다. 이제 GPU 경쟁은 “누가 더 많은 GPU를 보유하느냐”가 아니라 “누가 더 효율적으로 학습·운영하느냐”로 초점이 옮겨지고 있습니다.
3️⃣ 산업별 AI 적용 시나리오와 한국의 대응
한국은 현재 미국, 중국에 이어 세계 3위 규모의 AI GPU 인프라를 확보했습니다. 공급된 26만 장의 GPU는 산업별로 전략적으로 분배되었습니다 — 정부 5만 장, 삼성 5만 장, SK 5만 장, 현대차 5만 장, 네이버클라우드 6만 장. 이 GPU들은 단순히 데이터센터에 머무르지 않고, 각 산업의 생산·설계·자율주행·로봇 공정으로 직접 연결되고 있습니다.
- 반도체 산업: HBM과 패키징 기술을 기반으로 AI칩 검증 속도 3배 향상
- 모빌리티: 자율주행 시뮬레이션 및 스마트팩토리 연산 자동화
- 조선·에너지: 자율운항 선박용 AI 모델 테스트 및 고정밀 유체 해석
- 클라우드 산업: 네이버클라우드가 GB200 서버로 AI SaaS 클러스터 확대
정부는 또한 공공 GPU 클러스터 데이터센터를 전국적으로 확대 중이며, 이는 대학·연구소·스타트업이 공동으로 AI 학습 자원을 활용할 수 있는 국가 AI 실험 플랫폼으로 발전하고 있습니다. 이처럼 산업 전반에 걸친 GPU 통합 전략은 한국이 ‘AI 제조강국’으로 재도약하는 발판이 될 것입니다.
💬 자주 묻는 질문 (Q&A)
Q1. GB200은 일반 기업에서도 구매할 수 있나요?
Q2. GB200은 H100 서버와 호환되나요?
Q3. 한국 기업 중 GB200을 가장 빨리 도입한 곳은 어디인가요?
Q4. H100은 단종되나요?
Q5. 전력 소모는 어느 정도인가요?
📘 핵심 요약
- 엔비디아 GPU 3세대(H100→B100→GB200), AI 학습 효율 5배 향상
- GB200은 전력 효율·연산 속도·냉각 시스템까지 최적화
- 한국, GPU 확보량 기준 세계 3위 AI 인프라 구축
- AI 반도체·자율주행·조선·클라우드 산업으로 확산 중